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针对微粒群优化算法的早熟停滞缺陷问题,提出了一种基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法. 该算法建立了生物种群年龄模型,将每个粒子划分为不同的年龄段,动态地依据种群环境和个体信息有效地控制种群的粒子数规模;设计了较优粒子的生殖策略和较差粒子的死亡策略,增加群体的多样性和减少冗余计算量,以保证算法获得最优性能. 将此算法与其他改进算法进行比较,仿真测试结果表明,新算法具有较高的全局搜索成功率和效率,计算量显著降低,优化精度显著提高,能够有效地避免算法陷入局部停滞的缺点.